书法是汉字文化的精髓, 学习书法是一个非常复杂的过程, 人们通过描红、临摹等方法学习名家的书法风格. 学习书法需要先摹后临, 循序渐进, 对于有一定书法基础的人, 当以临帖为主. 临帖有几个阶段: 临贴、背贴、核贴. 临帖在书法练习中是最为重要也是最有挑战性的. 临帖初期要求

对于气液鼓泡流而言，包括相间作用力、相间传热、传质在内的相间相互作用过程一方面受到气泡动力学行为的影响，另一方面又受到液相湍流涡旋的作用。这两个方面的影响和作用是相辅相成的，不应割裂开来看待。在数值模拟研究工作中，已有大量工作聚焦于气泡动力学行为对相间相互作用的重要影响，并有

微化工技术指的是在微米或毫米级尺寸的设备中完成化工过程或者化学反应的技术，是20世纪90年代兴起的新领域。早在1986年，德国便已经申请了关于微反应装置的原始专利，1989年德国卡尔斯鲁厄科研中心研究出第一台微型换热器[1]，微化工技术在化学工程方面的潜力立刻引起了重视。近几

化工过程具有多尺度特征，传统理论对于各边界尺度（分子/原子、颗粒、单元设备等）的研究已较为深入，而对于介于各自边界尺度之间（介尺度）的机理认知则相对有限。介尺度问题的核心在于研究介尺度结构，其主要表现为材料或表界面结构和反应器内物料的非均匀性分布，探究和调控介尺度结构形成与演

近年来，各种新型高效多功能催化剂如分子筛[1-2]、贵金属催化剂[3]等，能够大幅提高反应转化率，反应工艺条件却更缓和，很大程度上推动了化学工业的发展[4-5]。其中，多孔材料作为催化剂具有大比表面积，反应性能优异，但反应物在纳米受限孔道下的物性、状态变化等传递行为对催化的作

物联网(Internet of things, IoT)是通过部署具有一定感知、计算、通信、控制、协同和自治特征的基础设施, 获得物理世界的信息, 通过网络实现信息的传输、协同和处理, 从而实现人与物、物与物之间实时全面感知、动态可靠控制和智能信息服务的互联网络[1]. 根据

电场作用下电极中电化学反应-热质传递现象是典型的多尺度问题[1-3]，如图1所示。微观尺度(电子-离子迁移、晶格稳定性)、介观尺度(界面热/动力学、热-质传递、电流电压分布)和宏观尺度(散热性能、充放电管理)的传递和反应特性，直接决定系统中的浓度分布和反应速率，最终影响储能转

气固流化床内的气体、颗粒与壁面之间的相互作用导致该类系统通常呈现复杂的时空多尺度结构。随着流化气速从低到高的变化，气固系统可能会依次出现鼓泡、湍动、快速流态化以及稀相输送等跨流域流动特征[1]。在系统内部，局部非均匀性表现为气泡和团聚物的动态生成和湮灭，具有时间相依性；而整体

气固流化床反应器在化工、石油化工领域具有广泛的用途[1-3]，反应器内的相间接触、传递与反应往往对产品的收率与能耗具有举足轻重的影响。研究表明工业流化床反应器普遍存在转化效率低、能耗高、污染严重、资源浪费严重等问题，对反应器内的介尺度流动结构认识不够深入是其中的主要原因之一。

由于颗粒-颗粒非弹性碰撞和颗粒-气体之间黏性耗散的存在，气固流态化系统是一种典型的非线性非平衡系统。特别是在鼓泡流化、快速流化等流域中，大量的颗粒聚集形成非均匀结构[1]。这些非均匀结构具有较大的时间和空间跨度，其尺寸可以小到颗粒微观尺寸，大到反应器尺寸，因此也称为介尺度结构

语义分割是计算机视觉基本任务之一, 其研究目的是为图像中的每一个像素点分配与之相对应的类别标记, 所以可以认为其属于像素级分类. 它主要用在多个具有挑战性的应用领域, 例如: 自动驾驶、医疗图像分割、图像编辑等. 因为语义分割涉及像素级分类和目标定位, 所以如何获取有效的语义

语音转换是在保持语音内容不变的同时, 改变一个人的声音, 使之听起来像另一个人的声音[1-2]. 根据训练过程对语料的要求, 分为平行文本条件下的语音转换和非平行文本条件下的语音转换. 在实际应用中, 预先采集大量平行训练文本不仅耗时耗力, 而且在跨语种转换和医疗辅助系统中往

气固流态化系统因其对颗粒相的连续处理能力、突出的传热传质性能以及宽广的操作范围[1]，被广泛应用于催化裂化[2-3]、煤气化[4-5]、固体废物及生物质热解[6-8]等能源化工过程中。在典型的气固流态化反应器中，受两相流动固有不稳定性的影响[9]，颗粒呈现出明显的时空多尺度分

气候变化是人类面临的全球性问题，“碳达峰、碳中和”已成为世界各国的共识，未来新能源与传统能源呈现包容式发展的趋势，加快能源消费方式的转变已成为现阶段的研究重点。煤炭是我国最主要的一次能源，是保障能源供应的基础，对我国的经济增长发挥着至关重要的作用，煤炭资源的清洁、高效、低碳排

气液固三相流化床在化工及相关过程工业中有着广泛的应用[1-6]。但是，相对于单相流和两相流系统，第三相的加入，使得三相流动的时空结构更加复杂多变，给其模型化研究带来了更大的挑战，制约着系统的定量化设计和放大及工业应用。20世纪60年代以来，研究者[5-6]建立了经典的气液固流

强化学习(Reinforcement learning, RL)中, Agent采用“试错”的方式与环境进行交互, 通过从环境中获得最大化累积奖赏寻求最优策略[1]. RL算法根据Agent当前所处状态求解可执行动作, 因此RL适用于序贯决策问题的求解[2]. 利用具有感知能

计算两个输入图像上对应像素的相对水平立体匹配对于理解或重建3D场景至关重要, 广泛应用于自动驾驶[1]、无人机[2]、医学成像和机器人智能控制等领域. 通常, 给定一对校正后的图像, 立体匹配的目标是位移, 即视差.近年来, 基于深度学习的立体匹配算法研究已取得重大进展, 相

3D打印是一种增材制造技术(Additive manufacturing, AM)[1-3], 依据分层制造的原理, 采用精确堆积的方式, 逐层累加材料构造三维模型实体[4-6]. 相较于传统制造方式, 该技术简化了开模和试模的过程, 缩短产品研制周期, 减少材料浪费, 能够

多相流广泛存在于化工的单元操作，比如输送、精馏、结晶、干燥、反应等，是传递-反应的重要媒介。化工多相流呈现非线性、多尺度、多流型的特征，直接影响着传质、传热和反应速率，是工艺过程放大困难的根源。比如，对于气固两相流，随着操作条件的变化，出现固定床、鼓泡床、湍动床、快速床以及输

过程工程中存在着不同尺度的湍流，其对物质传递与反应效率发挥着重要作用。自雷诺实验以来，湍流科学研究已有一个多世纪的历史[1]，但其仍为经典物理学中尚未解决的主要难题之一[2]。Reynolds将充分发展的湍流运动分解成时均运动和脉动运动，在对Navier-Stokes方程进行